产品库

自我提升的安全 LLM

Automorphic 是一个安全、自我提升的语言模型平台。它使用 fine-tuning 技术将知识注入语言模型，绕过上下文窗口的限制。您可以训练适配器以实现特定行为或知识，并在运行时动态组合和切换它们。同时，Automorphic 提供人机交互反馈，以快速迭代模型，并将其投入生产环境。您还可以使用 Automorphic Hub 上的公开模型进行推理。

语言模型自我奖励训练

本产品是一种自奖励语言模型，通过 LLM 作为裁判，使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练，模型不仅可以提高遵循指令的能力，还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning，本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统，包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究，但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。

深入研究大型语言模型的内部一致性和自我反馈

ICSFSurvey是一个关于大型语言模型内部一致性和自我反馈的调查研究。它提供了对LLMs自我评估和自我更新机制的统一视角，包括理论框架、系统分类、评估方法、未来研究方向等。

AI驱动的自我提升工具

Therabot是一款AI驱动的自我提升工具，通过智能算法帮助用户实现自我改善。它提供个性化建议和指导，帮助用户应对困难和挑战，实现更好的生活和职业目标。Therabot提供各种功能，包括情绪管理、目标设置、时间管理和健康指导等。它通过分析用户的数据和行为模式来提供个性化的建议和指导，帮助用户更好地理解自己并实现自我成长。

全面的健康习惯追踪器，助力自我提升。

Doti是一款健康和习惯追踪APP，由Pixocial Technology (Singapore) Pte. Ltd.开发。它通过AI技术帮助用户追踪习惯、管理时间、理解情绪和实现目标。产品特点包括AI习惯追踪器、日常计划、睡眠报告、情绪日记、AI聊天和梦境分析等，旨在帮助用户全面掌控自己的健康和福祉。

提升大型语言模型性能的混合代理技术

MoA（Mixture of Agents）是一种新颖的方法，它利用多个大型语言模型（LLMs）的集体优势来提升性能，实现了最先进的结果。MoA采用分层架构，每层包含多个LLM代理，显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分，达到了65.1%的得分，使用的是仅开源模型。

安全内容审核模型

ShieldGemma是由Google开发的一系列基于Gemma 2构建的安全内容审核模型，专注于四个危害类别（儿童不宜内容、危险内容、仇恨和骚扰）。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅包含英文版本，具有开放权重，包括2B、9B和27B参数大小的模型。这些模型旨在作为负责任的生成AI工具包的一部分，提高AI应用的安全性。

汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息

AIGCRank大语言模型API价格对比是一个专门汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息的工具。它为用户提供最新的大语言模型（LLM）的价格数据，包括一些免费的AI大模型API。通过这个平台，用户可以轻松查找和比较OpenAI、Claude、Mixtral、Kimi、星火大模型、通义千问、文心一语、Llama 3、GPT-4、AWS和Google等国内外主要API提供商的最新价格，确保找到最适合自己项目的模型定价。

300位更加自我认知的用户，学习心理学知识和自我提升，获取教育性和指导性的心理学内容，跟踪最新事件，并通过正念实践来发现自我。

Psychpedia是一个心理学和自我提升的学习平台。它提供AI支持的多样化心理学课程，涵盖各种层次，价格便宜且实惠。用户可以通过阅读每日更新的文章、查看心理学期刊、浏览工作机会和活动等来保持最新动态。平台还提供情绪跟踪工具，帮助用户记录和分析情绪模式，增加自我认知。

vivo自主研发的智能语言理解模型

蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。

提升大型语言模型解决数学问题的能力

ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。

通过一分钟视频日记记录生活，借助AI分析情绪，实现自我提升。

Your Daily Minute 是一款专注于个人成长和情绪管理的应用程序。它利用AI技术分析用户每日记录的一分钟视频日记，帮助用户深入了解自己的情绪模式和行为习惯。该产品通过安全、私密的方式存储用户数据，确保用户信息的保密性。其主要优点包括便捷性、隐私保护以及强大的AI分析功能，能够为用户提供有价值的自我洞察。该产品目前主要面向希望通过日常记录实现自我提升的用户，价格和具体定位尚未明确。

AI + 安全双重赋能，助力企业数智化转型。

360 企业安全浏览器是面向企业用户的智能办公安全浏览器，通过结合 AI 技术和安全防护措施，旨在提升企业的工作效率与数据安全。该产品支持多平台使用（包括 Windows、macOS 和 Linux），并提供集中管理功能，适合各种规模的企业进行灵活部署。产品定位于提供全面的数据保护和灵活的管理策略，价格方面提供基础版、专业版和旗舰版等多种付费方案，满足不同企业需求。

面向生成场景的可控大语言模型

孟子生成式大模型（孟子 GPT）是一个面向生成场景的可控大语言模型，能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能，具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。

一份综合性的 MCP 基础 AI 工具安全检查清单。

MCP 安全检查表是由 SlowMist 团队编制和维护的，旨在帮助开发者识别和减轻 MCP 实施过程中的安全风险。随着基于 MCP 标准的 AI 工具迅速发展，安全问题愈发重要。该检查表提供了详尽的安全指导，涵盖 MCP 服务器、客户端及多种场景的安全需求，以保护用户隐私并提升整体系统的稳定性和可控性。

提升语言模型性能的元提示技术

Meta-Prompting是一种有效的脚手架技术，旨在增强语言模型（LM）的功能。该方法将单个LM转化为一个多方位的指挥者，擅长管理和整合多个独立的LM查询。通过使用高层指令，元提示引导LM将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务。然后，这些子任务由相同LM的不同“专家”实例处理，每个实例都根据特定的定制指令操作。这个过程的核心是LM本身，作为指挥者，它确保这些专家模型的输出之间的无缝沟通和有效整合。它还利用其固有的批判性思维和强大的验证过程来完善和验证最终结果。这种协作提示方法使单个LM能够同时充当全面的指挥者和多样化专家团队，显著提升其在各种任务中的性能。元提示的零射击、任务无关性质极大地简化了用户交互，无需详细的任务特定指令。此外，我们的研究表明，外部工具（如Python解释器）与元提示框架能够无缝集成，从而扩大了其适用性和效用。通过与GPT-4的严格实验，我们证明了元提示优于传统脚手架方法：在所有任务中取平均值，包括24点游戏、一步将军和Python编程难题，使用Python解释器功能的元提示比标准提示高出17.1%，比专家（动态）提示高出17.3%，比多人格提示高出15.2%。

WeLM Playground是一款开源的大型中文语言模型聊天工具

WeLM Playground是基于开源中文语言模型WeLM的在线聊天 Demo,用户可以通过网页与 AI 对话、获取写作帮助。它提供稳定流畅的语言生成,支持自由聊天、话题控制、长篇闲聊、文本续写等功能。作为 Anthropic 公司开源的大模型之一,WeLM Playground 完全免费,代码开源,用户无需注册即可使用。它旨在让普通用户也能安全便捷地体验 LLM 对话带来的便利。

提升你的外貌魅力和吸引力的AI助手

LooksMax AI是一个AI驱动的个性化助手app,旨在帮助用户提高自己的外貌魅力。它可以分析用户上传的照片,给出面部特征评分,并提供定制化的改善建议,助您开始自我提升之旅。该app提供面部评分、身体评分、风格建议等功能。使用人工智能技术,它可以找出您的面部优势和短板,并给出 targeted 的建议来提升您的优势并改善缺点。目标用户群是希望提高外貌和增强自信的男性。该app还拥有活跃的社区,用户可以分享经验和互相支持。

多令牌预测模型，提升语言模型的效率与性能

multi-token prediction模型是Facebook基于大型语言模型研究开发的技术，旨在通过预测多个未来令牌来提高模型的效率和性能。该技术允许模型在单次前向传播中生成多个令牌，从而加快生成速度并可能提高模型的准确性。该模型在非商业研究用途下免费提供，但使用时需遵守Meta的隐私政策和相关法律法规。

多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型，它基于InternVL2.5系列，并采用混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能，尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen，使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练，实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型，为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。

Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型

Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。

1位大型语言模型推理框架

BitNet是由微软开发的官方推理框架，专为1位大型语言模型（LLMs）设计。它提供了一套优化的核心，支持在CPU上进行快速且无损的1.58位模型推理（NPU和GPU支持即将推出）。BitNet在ARM CPU上实现了1.37倍到5.07倍的速度提升，能效比提高了55.4%到70.0%。在x86 CPU上，速度提升范围从2.37倍到6.17倍，能效比提高了71.9%到82.2%。此外，BitNet能够在单个CPU上运行100B参数的BitNet b1.58模型，实现接近人类阅读速度的推理速度，拓宽了在本地设备上运行大型语言模型的可能性。

一款小型评分器,提升大型多任务语言模型性能

Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。

一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。

MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型（LLM）的安卓应用。它支持多种模态输入和输出，包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能，确保在移动设备上高效运行，同时保护用户数据隐私，所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商，如 Qwen、Gemma、Llama 等，适用于多种场景。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

开源代码语言模型，提升编程智能。

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型，性能与GPT4-Turbo相当，在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上，通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练，显著增强了编码和数学推理能力，同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。

世界自我实现方法的综合

IX Coach是Next AI Labs的一个项目。在Next AI Labs，我们致力于构建支持人类发展的AI工具。我们专注于AI如何在当今为人类服务以及如何将其引入世界的方式。 IX Coach通过帮助人们实现自我实现的目标，为他们提供了一个安全且高效的自我辅导平台。通过建立自我意识、探索内在世界、增强自我意识、突破限制和提供自适应支持等功能，IX Coach使用户能够更好地了解自己、面对挑战并追求自我发展。 除了提供多种功能和益处外，IX Coach还为用户提供了早期访问的机会，用户可以通过多种方式开始使用平台，并根据自己的需求选择合适的自我辅导方式。

专注长文本、多语言、垂直化

达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力，支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务，广泛适用于各行业，是解决企业实际问题的智能工具。

推动人工智能安全治理，促进技术健康发展

《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南，旨在鼓励人工智能创新发展的同时，有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性，分析风险来源和表现形式，针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，提出了相应的技术应对和综合防治措施。

多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力。

InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL2.5的基础上，通过混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据，广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本，推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能，以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具，以探索和实现多模态人工智能的潜力。